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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부여 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.
Abstract
This study examines various weighting methods for improving the performance of automatic classification based on Rocchio algorithm on two collections(LISA, Reuters-21578). First, three factors for weighting are identified as document factor, document factor, category factor for each weighting schemes, the performance of each was investigated. Second, the performance of combined weighting methods between the single schemes were examined. As a result, for the single schemes based on each factor, category-factor-based schemes showed the best performance, document set-factor-based schemes the second, and document-factor-based schemes the worst. For the combined weighting schemes, the schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor show better performance than the combined schemes(tf*cat or ltf*cat) which combine document factor with category factor as well as the common schemes(tfidf or ltfidf) that combining document factor with document set factor. However, according to the results of comparing the single weighting schemes with combined weighting schemes in the view of the collections, while category-factor-based schemes(cat only) perform best on LISA, the combined schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor showed best performance on the Reuters-21578. Therefore for the practical application of the weighting methods, it needs careful consideration of the categories in a collection for automatic classification.
초록
정보시대의 도래로 정보량은 기하급수적으로 증가하게 되었고, 이러한 대량의 정보로부터 이용자 개개인에게 적합한 정보를 적시에 제공할 수 있는 방법으로 SDI 서비스가 연구개발되어 왔지만, 현실적으로 그 활용도는 매우 낮은 것으로 조사되었다. 이에 본 논문에서는 그 원인을 분석하고 SDI 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 적합성 피드백 기반 SDI 시스템을 개발하고자 하였다. 본 연구의 실험을 위해 개발된 실험시스템은 이용자 최소개입 피드백기반 SDI 시스템, 완전자동 피드백기반 SDI 시스템, 그리고 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이며, 새로 개발된 3개 시스템의 성능 개선정도를 평가하기 위해 네 번째 시스템으로서 전통적인 SDI 서비스에서 사용하고 있는 방법으로 시스템을 개발하였다. 실험결과 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이 가장 높은 성능을 보여 주었고, 완전자동 피드백 기반, 이용자 최소개입 피드백기반, 전통적 SDI 시스템 순으로 나타났으며, 피드백 기반 시스템들은 피드백이 진행될수록 그 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
Abstract
As the Internet facilitates the rapid increase of information availability, the study on SDI service that provides users with relevant document in a timely manner has been developed. However, the practical use of this service has been low. This thesis aims at analyzing the reasons for this and developing relevance feedback based SDI system to improve the performance of the existing SDI system. Experimental systems that are developed for this study are SDI system based on users' minimum intervention feedback, SDI system based on perfect automation feedback, and SDI system based on users' maximum intervention feedback. The fourth system that utilizes the traditional SDI system is also studied to evaluate the level of performance improvement of the newly developed three types of SDI system. As a result of this study, SDI system based on users' maximum intervention feedback showed greatest performance improvement. The next performance improvement happened in order of SDI system based on perfect automation feedback, SDI system based on users' minimum intervention feedback, and the traditional SDI system. Feedback based systems showed greater performance improvement as they went through more feedback processes.
초록
공공도서관의 경쟁우위와 지속성 유지를 위한 내적 원동력은 지적자본이다. 지적자본은 내부구성원의 역량, 구성원들이 형성하는 조직구조, 이용자 및 이해관계자의 협력으로 맺어지는 인적자본, 구조자본, 사회자본으로 구성된다. 이 연구의 목적은 지적자본 구성요소인 인적자본, 구조자본, 사회자본에 관한 배경이론을 토대로 공공도서관 지적자본 평가를 위한 기초자료를 제공하고 동시에 실험적 평가모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해 지적자본의 배경이론을 토대로 공공도서관의 지적자본의 해석과 평가지표를 도출하였다. 또한 실증적 분석을 통해 지적자본 구성요소와 성과의 인과관계를 밝히고, 최적화된 지적자본 평가모형을 제시하였다.
Abstract
Intellectual capital is the driving force for the competitive advantage and durability of the public library. This asset consists of the library members’ competences, the organizational structure constructed by the members, and the interrelationships among the people sharing the same interests. These are called human capital, structural capital and social capital in the respective order. The purpose of the study was to provide foundational information for the public library’s intellectual capital assessment as well as creating an experimental assessment model. It analysed the three characteristics of the capital, which generated an assessment index. In addition, it identified the relationship between the components of the intellectual capital and performance were discovered through empirical study to improve the assessment system.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.
초록
본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동 평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Abstract
This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.
초록
본 연구에서는 셀프 아카이빙(self-archiving)을 기본으로 메타데이터가 구축되는 기관 리포지터리의 인명 검색 문제점을 해결하고자, 인명 접근점제어 데이터를 구축하였다. 이를 위해 기존 도서관의 전거데이터를 활용하면서도 전거형을 인정하지 않고, 정보원에 기재된 형식을 모두 접근점으로 사용하는 그룹화 방법을 사용하고, 동명이인 처리를 위해 저작자의 주제분야와 저작정보를 확장해서 사용하는 새로운 방법을 토대로 인명 접근점제어 데이터를 구축하고 시스템에 적용하여 검색의 기능이 향상되었다. 향후 기관 리포지터리 외에 도서관이 총괄하는 모든 메타데이터의 검색 기능 향상을 위해서도 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
This study developed a name access point control system for better performance of information retrieval from institutional repositories, which are equipped with author- generated metadata processes for self-archiving. In developing name access point control data for the system, the primary data were created from the existing authority. However, unlike the existing authority data, the primary data did not use any authority forms. Instead, the data utilized all the forms provided by the resources as access points. Specifically, field of activity(subject) and title information on authorship were used to distinguish between persons who have the same name. The result showed that the system improved the performance of the information retrieval. The system has been also expected to be utilized over other metadata provided by libraries, in addition to the institutional repositories, in order to provide better quality information.
초록
본 연구는 대학도서관 업무의 수행 형태와 요소의 변화를 시대별(도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0)로 파악하고자 하는 연구이다. 전술한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 대학도서관의 업무를 경영관리, 장서개발 및 관리, 자료조직, 이용서비스, 정보시스템 구축 및 관리의 5개 직무로 구분한 다음 각 직무별 세부 업무에 대하여 도서관 현장의 중견 사서 및 문헌정보학 분야의 교수들을 대상으로 2차례에 걸친 델파이조사를 실시하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 업무가 참여, 공유, 개방(도서관2.0 시대)을 넘어서 소셜 네트워크, 시맨틱(도서관3.0 시대)의 개념이 적용되면서 업무의 수행 형태 및 요소에도 많은 변화가 있는 것으로 나타났다. 도서관2.0 시대에서 시작한 모바일, RFID, SNS, NFC 등 신기술의 발전에 따라 도서관3.0 시대에는 이용서비스에 대한 변화가 급격하게 이루어져서 이를 지원하는 도서관 시스템의 지속적인 업그레이드가 필요한 것으로 밝혀졌다.
Abstract
This study aimed to investigate the period-specific changes (Library 1.0, Library 2.0, Library 3.0 Period) of job factors and performance features in academic libraries. For this, the study categorized an academic library’s job into five dimensions: 1) library administration 2) collection development and management 3) information organization 4) information services and 5) information system development and management, After the categorized library’s job was defined in detail, the Delphi survey was conducted twice on librarians and professors of library and information science. The result showed that there were many changes in job factors and performance features in academic libraries towards the period of library 2.0 characterized by user participation, sharing and openness and into library 3.0 characterized by social network and semantic web. Library 3.0 is likely to bring about a significant change in user services with ever changing technological advances stemming from library 2.0, such as mobile services, RFID and NFC etc. The finding of the study suggest that library systems need to be continually upgraded in the period of library 3.0.
초록
본 연구는 고양시 제2차 독서문화진흥 종합계획 수립을 위해 그동안 고양시에서 시행해 왔던 주요 독서문화 진흥사업들의 추진 성과를 평가․분석함으로써, 고양시 특성을 반영한 독서문화 진흥정책의 주요 방향을 제안하기 위한 목적으로 수행되었다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해, 본 연구는 각종 문헌 및 통계자료를 토대로 고양시의 독서문화환경을 분석하고, 2017년에 수립된 ‘제1차 독서문화진흥 종합계획’ 및 해당 계획에 따라 수행된 주요 사업들의 추진 여부 및 주요 성과를 파악한 후, 추진 성과 평가를 위한 설문을 구성하여 고양시 사서들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 마지막으로 앞서 수행된 고양시 독서문화 환경 분석 결과 및 사서 대상 설문 조사에서 도출된 독서문화진흥 사업 성과를 평가한 결과, 그리고 이전의 관련 선행연구에서 고양시민들을 대상으로 수행되었던 독서실태조사 내용 중 독서진흥사업과 관련한 의견수렴 항목의 결과 등을 종합하여 향후 제2차 고양시독서문화진흥 종합계획 수립을 위해 고양시 도서관에서 고려해야 할 여섯 가지 주요 정책 방향을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to evaluate and analyze the performance of major reading culture promotion projects implemented in Goyang City, in preparation for the establishment of the 2nd Comprehensive Reading Culture Promotion Plan in Goyang City. To achieve this research objective, this study analyzed various literature and statistical data, identified the reading culture environment in Goyang City, and determined whether major projects implemented according to the 1st Comprehensive Reading Culture Promotion Plan established in 2017 were promoted. In addition, a survey was conducted among librarians in Goyang City by constructing a questionnaire to evaluate the promotion performance of actual relevant projects. Then, by aggregating the data on the reading culture environment in Goyang City, the evaluation results of the reading culture promotion projects obtained from the survey among librarians, and the results of the opinions on the reading promotion projects of the reading surveys of Goyang citizens in the previous relevant study, six major policy directions were proposed to be considered in the establishment of the 2nd Comprehensive Reading Culture Promotion Plan in Goyang City.
초록
개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.
Abstract
The concept based retrieval model has shown a higher performance than those of the simple matching function method or the P-norm retrieval method introduced to compensate the demerits of the Boolean retrieval model. However. it takes too long to create a semantic-net knowledge base, which is essential in concept exploration. In order to solve such demerits. a method was sought out by creating a distributed knowledge base by subjects to reduce construction time without hindering the performance of retrieval.
초록
이 연구에서는 우리나라 국공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 인사발령통보’ 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 키워드 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 키워드 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 성능을 보였다. 또한 온톨로지 기반 검색시스템은 단문보다는 장문의 질의에서 다소 뛰어난 성능을 보였다.
Abstract
The purpose of this study is to design and implement an ontology-based retrieval system for the electronic records of universities and to compare its performance with the existing keyword-based retrieval system. We used OntoStudio 1.4 for implementing an ontology-based retrieval system, and the test collection consisted of the following: (1) 5,099 electronic records of the 'personnel management notification' created by Korea Maritime University, (2) 20 topics (10 short-topics and 10 long-topics), and (3) the relevant assessments were conducted by the group of human experts. 10 university staff participated in the experiment of keyword-based searching and used the same test collection as used in the experiment of ontology-based searching. The ontology-based retrieval system outperformed to the keyword-based retrieval system in terms of Recall and Precision, and it showed better results with long-topic than with short-topic types.